项目地址可靠mq项目:reliable-mq 支持消息事务消息发送、幂等消费、顺序消费和可靠消费前提顺序消费,依赖消息id,使用reliable-mq的DatabaseRabbitMqProduceClient类发送mq消息,支持指定消息id,如果不指定,则会使用java的UUID自动生成一个。 DatabaseRabbitMqProduceClient类实现了RabbitMqProduceCli
如何保证消息的顺序性 如图所示,RabbitMQ保证消息的顺序性,就是拆分多个 queue,每个 queue 对应一个 consumer(消费者),就是多一些 queue 而已,确实是麻烦点;或者就一个 queue 但是对应一个 consumer,然后这个 consumer 内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的 worker 来处理。
RabbitMQ顺序性、可靠性(消息丢失)、重复消费、消息堆积解决方案顺序性RabbitMQ使用过程中,有些业务场景需要我们保证顺序消费,例如:业务上产生三条消息,分别是对数据的增加、修改、删除操作,如果没有保证顺序消费,执行顺序可能变成删除、修改、增加,这就乱了 。RabbitMQ的消息顺序问题,需要分三个环节看待,发送消息的顺序、队列中消息的顺序、消费消息的顺序。发送消息的顺序先看一下是什么原
一、顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。例如:一笔订单产生了 3 条消息,分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时,要按照顺序依次消费才有意义。与此同时多笔订单之间又是可以并行消费的。首先来看如下示例:假如生产者产生了2条消息:M1、M2,要保证这两条消息的顺序,应该怎样做?你脑中想到的可能是这样: 你可能会采用这种方式保证消息顺序 假定M1发送到S1,M2发送到S2,如
ConsumeMessageOrderlyServicelockOneMQ同步加锁 true:加锁成功public synchronized boolean lockOneMQ(final MessageQueue mq) { if (!this.stopped) { return this.defaultMQPushConsumerImpl.getRebalanceImpl().lock(mq); } return false;}tryLockLaterAndReconsume
原创
2021-12-31 10:27:25
286阅读
在Kafka中Partition(分区)是真正保存消息的地方,发送的消息都存放在这里。Partition(分区)又存在于Topic(主题)中,并且一个Topic(主题)可以指定多个Partition(分区)。在Kafka中,只保证Partition(分区)内有序,不保证Topic所有分区都是有序的。所以 Kafka 要保证消息的消费顺序,可以有2种方法:一、1个Topic(主题)只创建
本文针对解决Kafka不同Topic之间存在一定的数据关联时的顺序消费问题。如存在Topic-insert和Topic-update分别是对数据的插入和更新,当insert和update操作为同一数据时,应保证先insert再update。1、问题引入kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题,kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费,其余无法保
1.为什么要保证顺序消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺
1.1 保证顺序性的意义消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,
前言Kafka可以说是为分布式而生的一个消息中间件,功能很强大,提到这个,我们可能就会想到消息中间件常提到的几个问题,消费的顺序性、重复消费、消息丢失等问题,接下来我们一一来看。一、消费的顺序性现实场景数据库中的binlog一些业务需要,比如希望把某个订单的数据消费是有顺序的问题描述生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一
ConsumeMessageOrderlyService
lockOneMQ同步加锁 true:加锁成功public synchronized boolean lockOneMQ(final MessageQueue mq) { if (!this.stopped) { return this.defaultMQPushConsumerImpl.getRebalanceImpl().lo
原创
2022-01-11 13:39:11
379阅读
前言在业务研发的过程中,我们会涉及到非常多的业务场景与消息队列相关,通常我们会考虑利用消息队列来做异步解耦的工作,结合一些实际的场景我们考虑到消息的顺序性,如果没有严格按照顺序去处理消息,轻则给用户带来不好的体验,严重的话可能会导更多问题的产生,今天我们主要从实战、发送顺序消息流程到顺序消息的消费,以及如何保证顺序消费为重心进行一些扩展。一、实战场景用户更新钱包金额->用户向钱包中转入100
文章目录如何进行顺序消费如何防止重复消费消息发送端保障不重复发送消息消息消费端保障不重复消息总结 如何进行顺序消费首先对于顺序消费我们无法保障全局的顺序消费,只能保障局部的顺序消费,对于RocketMQ来说是保障同一个queue内的消费顺序,对于kafka来说是保障同一个partition内顺序消费。在发送消息时默认会根据发送时设置的key进行计算得到消息应该落在哪个partition或者que
RocketMQ对于消费者端顺序消费来说只能保证局部顺序,并不能保证全局顺序消费,局部顺序的意思就是只能对于一个mq的消息达到顺序消费,所以若是想要达到全局顺序消费的效果,对于一个topic来说可以值设置一个mq。RocketMQ实现顺序消费的原理:因为要保证一个mq的消息能够被顺序消费,第一首先这个mq的消息必须要保证不能被一个以上的消费者所消费(并发消费时如果发生mq的负载均衡就可能会产生一个
问题引入Kafka 顺序消费一直是一个难以解决的问题,Kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费,其余无法保证。如果一个Topic只有一个Partition,那么这个Topic对应consumer的消费必然是有序的。不同的Topic的任何情况下都无法保证consumer的消费顺序和producer的发送顺序一致。 如果不同Topic之间存在数据关联且对消费顺序有
在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费!这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢?“严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说
topic: "topic_query_p3r1" 分配了三个partition分区实现顺序性原理:设置相同的key会把消息投递到同一个分区的topic中,再由一个消费者来消费该分区topic。投递顺序消息 同一组行为设置相同的key,会把这组数据投递到同一分区topic中。/**
* 投递顺序性消息,根据用户id做取模推送到不同分区的topic中
*
文章目录 先直接给出答案吧。在集群或者多partition下无法保障完全顺序消费,但是可以保障分区顺序消费。具体下面讲解。 我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序,比如我们同时发了 2 个消息,这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是:更改用户会员等级。 根据会员等级计算订单价格。 假如这两条消息的消费顺序不一样造成的最终结果就会截然不同。我们知道 Kaf
springboot+rocketmq实现顺序消费问题描述解决思路代码解释 问题描述在我们项目开发工程中,用到消息队列rocketmq会出现顺序消费情况,比如我们做订单,整个订单流程是 1.创建订单 2.付款 3.订单完成(大概这样的流程) 但是我们整个流程如果通过队列形式去消费,我们就需要按照123这样的顺序去消费,刚开始接触rocketmq介绍会说,rocketmq本身就可以顺序消费啊,为啥
1 引文之前的内容里学习了rocketMQ的消费者并发消费的相关原理和源码,本篇文章开始学习顺序消费的相关原理。 首先,什么是顺序消费?,在一个queue里面,消息需要按照FIFO的规则,RocketMQ不支持全局顺序消费,只支持在一个主题下的一个queue队列是有序的,如果想要做到全局顺序消费该怎么办呢?设置只有一个queue就可以了,但是这样性能很低。并发消费不能支持顺序消费,并发消费中Reb